Mbinu ya mradi ambayo ina uwezo mkubwa wa kuunda ulimwengu wote shughuli za elimu, hupata zaidi na zaidi matumizi mapana katika mfumo wa elimu ya shule.Lakini ni vigumu sana “kutosha” mbinu ya mradi katika mfumo wa somo la darasani. Ninajumuisha masomo madogo ndani somo la kawaida. Aina hii ya kazi inafungua fursa kubwa za malezi ya shughuli za utambuzi na inahakikisha kwamba sifa za mtu binafsi za wanafunzi zinazingatiwa, kuandaa msingi wa maendeleo ya ujuzi katika miradi mikubwa.
Pakua:
Hakiki:
"Ikiwa mwanafunzi shuleni hajajifunza kuunda chochote mwenyewe, basi maishani ataiga na kunakili tu, kwani ni wachache ambao, baada ya kujifunza kunakili, wataweza kutumia habari hii kwa uhuru." L.N. Tolstoy.
Kipengele cha tabia ya elimu ya kisasa ni ongezeko kubwa la kiasi cha habari ambacho wanafunzi wanahitaji kujifunza. Kiwango cha ukuaji wa mwanafunzi hupimwa na kutathminiwa na uwezo wake wa kupata maarifa mapya na kuitumia katika shughuli za kielimu na vitendo. Kisasa mchakato wa ufundishaji inahitaji matumizi teknolojia za ubunifu katika kufundisha.
Kizazi kipya Kiwango cha Elimu cha Jimbo la Shirikisho kinahitaji matumizi katika mchakato wa elimu teknolojia ya aina ya shughuli, muundo na mbinu za utafiti hufafanuliwa kama moja ya masharti ya utekelezaji wa programu kuu ya elimu.
Jukumu maalum hupewa shughuli kama hizo katika masomo ya hisabati, na hii sio bahati mbaya. Hisabati ndio ufunguo wa kuelewa ulimwengu, msingi maendeleo ya kisayansi na kiteknolojia Na sehemu muhimu maendeleo ya utu. Imeundwa ili kukuza ndani ya mtu uwezo wa kuelewa maana ya kazi aliyopewa, uwezo wa kufikiria kimantiki, na kupata ujuzi wa kufikiri wa algorithmic.
Ni vigumu sana kuingiza mbinu ya mradi katika mfumo wa darasani. Ninajaribu kuchanganya kwa busara mifumo ya kimapokeo na inayowalenga wanafunzi kwa kujumuisha vipengele vya uchunguzi katika somo la kawaida. Nitatoa mifano kadhaa.
Kwa hivyo, tunaposoma mada "Mduara," tunafanya utafiti ufuatao na wanafunzi.
Utafiti wa hisabati "Mduara".
- Fikiria jinsi ya kujenga mduara, ni zana gani zinazohitajika kwa hili. Alama ya mduara.
- Ili kufafanua mduara, hebu tuangalie ni sifa gani mduara huu unazo. takwimu ya kijiometri. Unganisha katikati ya duara na hatua ya mduara. Wacha tupime urefu wa sehemu hii. Hebu kurudia jaribio mara tatu. Hebu tufanye hitimisho.
- Sehemu inayounganisha katikati ya duara na hatua yoyote juu yake inaitwa radius ya duara. Huu ndio ufafanuzi wa radius. Uteuzi wa radius. Kwa ufafanuzi huu, jenga mduara na radius ya 2cm5mm.
- Tengeneza mduara radius ya kiholela. Tengeneza radius na upime. Rekodi vipimo vyako. Tengeneza radii tatu tofauti zaidi. Ni radii ngapi zinaweza kuchorwa kwenye duara?
- Hebu tujaribu, tukijua mali ya pointi za mduara, kutoa ufafanuzi wake.
- Tengeneza mduara wa radius ya kiholela. Unganisha pointi mbili kwenye mduara ili sehemu hii ipite katikati ya duara. Sehemu hii inaitwa kipenyo. Hebu tufafanue kipenyo. Uteuzi wa kipenyo. Tengeneza vipenyo vitatu zaidi. Je, mduara una kipenyo ngapi?
- Tengeneza mduara wa radius ya kiholela. Pima kipenyo na radius. Walinganishe. Rudia jaribio mara tatu zaidi na miduara tofauti. Chora hitimisho.
- Unganisha pointi mbili kwenye mduara. Sehemu inayotokana inaitwa chord. Hebu tufafanue sauti. Tengeneza chords tatu zaidi. Je, duara lina chords ngapi?
- Je, radius ni gumzo? Thibitisha.
- Je, kipenyo ni chord? Thibitisha.
Kazi za utafiti zinaweza kuwa za asili ya propaedeutic. Baada ya kuchunguza mduara, unaweza kuzingatia idadi ya mali ya kuvutia ambayo wanafunzi wanaweza kuunda katika kiwango cha hypothesis, na kisha kuthibitisha hypothesis hii. Kwa mfano, utafiti ufuatao:
"Utafiti wa hisabati"
- Tengeneza mduara wa radius 3 cm na chora kipenyo chake. Unganisha ncha za kipenyo na hatua ya kiholela mzunguko na kupima angle iliyoundwa na chords. Fanya ujenzi sawa kwa miduara miwili zaidi. Unaona nini?
- Rudia jaribio kwa mduara wa radius holela na uunda dhana. Inaweza kuzingatiwa kuthibitishwa kwa kutumia ujenzi na vipimo vilivyofanywa.
Wakati wa kusoma mada "Msimamo wa jamaa wa mistari kwenye ndege", utafiti wa hisabati unafanywa kwa vikundi.
Kazi za vikundi:
- kikundi.
1. Katika mfumo mmoja wa kuratibu, jenga grafu za kazi
Y = 2x, y = 2x+7, y = 2x+3, y = 2x-4, y = 2x-6.
2.Jibu maswali kwa kujaza jedwali:
SHIRIKISHO LA ELIMU
Jimbo taasisi ya elimu elimu ya juu ya kitaaluma "Ural Chuo Kikuu cha Jimbo yao. »
Idara ya historia
Idara ya Nyaraka na Habari Msaada wa Usimamizi
Mbinu za hisabati V utafiti wa kisayansi
Mpango wa kozi
Kawaida 350800 "Nyaraka na msaada wa nyaraka usimamizi"
Kawaida 020800 "Masomo ya kihistoria na kumbukumbu"
Ekaterinburg
Nimeidhinisha
Makamu Mkuu
(Sahihi)
Mpango wa nidhamu "Mbinu za hisabati katika utafiti wa kisayansi" umeundwa kulingana na mahitaji chuo kikuu sehemu ya maudhui ya chini ya lazima na kiwango cha mafunzo:
mtaalamu aliyeidhinishwa kwa utaalam
Usaidizi wa nyaraka na nyaraka kwa usimamizi (350800),
Masomo ya kihistoria na kumbukumbu (020800),
kulingana na mzunguko wa "taaluma za kibinadamu na kijamii na kiuchumi" za kiwango cha elimu cha serikali cha elimu ya juu ya kitaaluma.
Muhula III
Na mtaala maalum No. 000 - Usaidizi wa uhifadhi wa nyaraka kwa usimamizi:
Jumla ya nguvu ya kazi ya nidhamu: masaa 100,
ikiwa ni pamoja na mihadhara 36 masaa
Kwa mujibu wa mtaala wa maalum No 000 - Masomo ya Historia na Nyaraka
Jumla ya nguvu ya kazi ya nidhamu: masaa 50,
ikiwa ni pamoja na mihadhara 36 masaa
Kudhibiti shughuli:
Inajaribu watu 2 kwa saa
Imekusanywa na: , Ph.D. ist. Sayansi, Profesa Mshiriki wa Idara ya Nyaraka na Msaada wa Habari wa Usimamizi, Chuo Kikuu cha Jimbo la Ural
Idara ya Nyaraka na Habari Msaada wa Usimamizi
tarehe 01.01.01 No. 1.
Imekubaliwa:
Naibu mwenyekiti
Baraza la Kibinadamu
_________________
(Sahihi)
(C) Chuo Kikuu cha Jimbo la Ural
(NA) , 2006
UTANGULIZI
Kozi ya "Mbinu za hisabati katika utafiti wa kijamii na kiuchumi" imeundwa ili kufahamisha wanafunzi na mbinu za kimsingi na mbinu za usindikaji wa habari za kiasi zinazotengenezwa na takwimu. Kazi yake kuu ni kupanua vifaa vya kisayansi vya watafiti, kuwafundisha kutumia katika shughuli za vitendo na utafiti kwa kuongeza. mbinu za jadi, kulingana na uchambuzi wa kimantiki, mbinu za hisabati zinazosaidia kuhesabu matukio ya kihistoria na ukweli.
Hivi sasa, vifaa vya hisabati na mbinu za hisabati hutumiwa katika karibu maeneo yote ya sayansi. Hii mchakato wa asili, mara nyingi huitwa hisabati ya sayansi. Katika falsafa, hisabati kawaida hueleweka kama matumizi ya hisabati katika sayansi mbalimbali. Njia za hisabati zimeanzishwa kwa muda mrefu katika safu ya njia za utafiti za wanasayansi; hutumiwa kwa muhtasari wa data, kutambua mwelekeo na mifumo katika ukuzaji wa matukio na michakato ya kijamii, typolojia na modeli.
Ujuzi wa takwimu ni muhimu ili kuainisha kwa usahihi na kuchambua michakato inayotokea katika uchumi na jamii. Ili kufanya hivyo, unahitaji kujua mbinu ya sampuli, muhtasari na data ya kikundi, uweze kuhesabu maadili ya wastani na ya jamaa, viashiria vya kutofautiana, na coefficients ya uwiano. Ujuzi ni kipengele cha utamaduni wa habari muundo sahihi jedwali na grafu, ambazo ni zana muhimu ya kupanga data za msingi za kijamii na kiuchumi na uwakilishi wa kuona habari ya kiasi. Ili kutathmini mabadiliko ya muda, ni muhimu kuwa na wazo la mfumo wa viashiria vya nguvu.
Kutumia mbinu za utafiti wa sampuli hukuruhusu kusoma idadi kubwa ya habari iliyotolewa na vyanzo vingi, kuokoa muda na kazi, huku ukipata matokeo muhimu ya kisayansi.
Njia za hisabati na takwimu zinachukua nafasi za msaidizi, zinazosaidia na kuimarisha mbinu za jadi za uchambuzi wa kijamii na kiuchumi; maendeleo yao ni muhimu. sehemu muhimu sifa za mtaalamu wa kisasa - mtaalamu wa hati, mwanahistoria-archivist.
Hivi sasa, mbinu za hisabati na takwimu zinatumika kikamilifu katika utafiti wa masoko na kisosholojia, katika kukusanya taarifa za usimamizi wa uendeshaji, kuandaa ripoti na kuchambua mtiririko wa hati.
Ujuzi uchambuzi wa kiasi muhimu kwa ajili ya maandalizi kazi za kufuzu, mukhtasari na miradi mingine ya utafiti.
Uzoefu katika utumiaji wa njia za hesabu unaonyesha kuwa matumizi yao lazima yafanywe kwa kufuata kanuni zifuatazo ili kupata matokeo ya kuaminika na ya uwakilishi:
1) jukumu la kuamua linachezwa na mbinu ya jumla na nadharia maarifa ya kisayansi;
2) uundaji wazi na sahihi wa shida ya utafiti ni muhimu;
3) uteuzi wa data ya kijamii na kiuchumi inayowakilisha kiasi na ubora;
4) utumiaji sahihi wa mbinu za hisabati, i.e. lazima zilingane na shida ya utafiti na asili ya data inayochakatwa;
5) tafsiri ya maana na uchambuzi wa matokeo yaliyopatikana ni muhimu, pamoja na uthibitisho wa ziada wa lazima wa habari iliyopatikana kutokana na usindikaji wa hisabati.
Mbinu za hisabati husaidia kuboresha teknolojia ya utafiti wa kisayansi: kuongeza ufanisi wake; hutoa akiba kubwa ya wakati, haswa wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha habari, na hukuruhusu kutambua habari iliyofichwa iliyohifadhiwa kwenye chanzo.
Kwa kuongezea, mbinu za hisabati zinahusiana kwa karibu na maeneo kama haya ya shughuli za habari za kisayansi kama uundaji wa benki za data za kihistoria na kumbukumbu za data inayoweza kusomeka kwa mashine. Mafanikio ya enzi hayawezi kupuuzwa, na teknolojia ya habari inakuwa moja wapo mambo muhimu zaidi maendeleo ya nyanja zote za jamii.
MPANGO WA KOZI
Mada 1. UTANGULIZI. HISABATI YA SAYANSI YA KIHISTORIA
Madhumuni na malengo ya kozi. Mahitaji ya uboreshaji wa lengo mbinu za kihistoria kupitia matumizi ya hisabati.
Hisabati ya sayansi, maudhui kuu. Masharti ya hisabati: asili ya sayansi asilia; mahitaji ya kijamii na kiufundi. Mipaka ya hisabati ya sayansi. Viwango vya hisabati kwa sayansi asilia, kiufundi, kiuchumi na binadamu. Sheria kuu za hisabati ya sayansi: kutowezekana kwa kufunika kikamilifu maeneo ya utafiti wa sayansi nyingine kwa njia ya hisabati; mawasiliano ya mbinu za hesabu zinazotumika kwa yaliyomo katika sayansi inayochambuliwa. Kuibuka na ukuzaji wa taaluma mpya za hisabati zilizotumika.
Hisabati ya sayansi ya kihistoria. Hatua kuu na sifa zao. Masharti ya hisabati ya sayansi ya kihistoria. Umuhimu wa maendeleo ya mbinu za takwimu kwa maendeleo ya ujuzi wa kihistoria.
Utafiti wa kijamii na kiuchumi kwa kutumia njia za hisabati katika historia ya kabla ya mapinduzi na Soviet ya miaka ya 20 (, nk)
Njia za hisabati na takwimu katika kazi za wanahistoria wa miaka ya 60-90. Kompyuta ya sayansi na usambazaji wa mbinu za hisabati. Uundaji wa hifadhidata na matarajio ya ukuzaji wa usaidizi wa habari kwa utafiti wa kihistoria. Matokeo muhimu zaidi ya matumizi ya mbinu za hisabati katika utafiti wa kijamii na kiuchumi na kihistoria na kitamaduni (, nk).
Uwiano wa njia za hisabati na njia zingine utafiti wa kihistoria: kihistoria-linganishi, kihistoria-kielelezo, kimuundo, kimfumo, mbinu za kihistoria-kijenetiki. Kanuni za msingi za mbinu za matumizi ya mbinu za hisabati na takwimu katika utafiti wa kihistoria.
Mada ya 2. VIASHIRIA VYA TAKWIMU
Mbinu za kimsingi na njia za utafiti wa takwimu za matukio ya kijamii: uchunguzi wa takwimu, kuegemea kwa data ya takwimu. Aina za msingi za uchunguzi wa takwimu, madhumuni ya uchunguzi, kitu na kitengo cha uchunguzi. Hati ya takwimu kama chanzo cha kihistoria.
Viashiria vya takwimu (viashiria vya kiasi, kiwango na uwiano), kazi zake kuu. Upande wa kiasi na ubora wa kiashirio cha takwimu. Aina za viashiria vya takwimu (volumetric na ubora; mtu binafsi na jumla; muda na wakati).
Mahitaji ya msingi kwa hesabu ya viashiria vya takwimu, kuhakikisha kuegemea kwao.
Uhusiano wa viashiria vya takwimu. Mfumo wa viashiria. Viashiria vya muhtasari.
Maadili kamili, ufafanuzi. Aina za kabisa idadi ya takwimu, maana zao na mbinu za kupata. Thamani kamili kama matokeo ya moja kwa moja ya muhtasari wa data ya uchunguzi wa takwimu.
Vitengo vya kipimo, chaguo lao kulingana na kiini cha jambo linalosomwa. Asili, gharama na vitengo vya kazi vya kipimo.
Maadili ya jamaa. Maudhui kuu ya kiashiria cha jamaa, fomu za kujieleza kwao (mgawo, asilimia, ppm, decimille). Utegemezi wa fomu na maudhui ya kiashiria cha jamaa.
Msingi wa kulinganisha, uchaguzi wa msingi wakati wa kuhesabu maadili ya jamaa. Kanuni za msingi za kuhesabu viashiria vya jamaa, kuhakikisha ulinganifu na kuegemea kwa viashiria kamili (kwa eneo, anuwai ya vitu, nk).
Maadili ya jamaa ya muundo, mienendo, kulinganisha, uratibu na nguvu. Mbinu za kuwahesabu.
Uhusiano kati ya maadili kamili na jamaa. Haja ya matumizi yao magumu.
Mada ya 3. KUUNGANISHA DATA. MAJEDWALI.
Viashiria vya muhtasari na vikundi katika utafiti wa kihistoria. Shida zinazotatuliwa na njia hizi katika utafiti wa kisayansi: utaratibu, jumla, uchambuzi, urahisi wa utambuzi. Idadi ya watu wa takwimu, vitengo vya uchunguzi.
Malengo na yaliyomo kuu ya muhtasari. Muhtasari - hatua ya pili utafiti wa takwimu. Aina za viashiria vya muhtasari (rahisi, msaidizi). Hatua kuu za kuhesabu viashiria vya muhtasari.
Kuweka vikundi ndio njia kuu ya usindikaji wa data ya kiasi. Kazi za vikundi na umuhimu wao katika utafiti wa kisayansi. Aina za vikundi. Jukumu la vikundi katika uchambuzi wa matukio ya kijamii na michakato.
Hatua kuu za kuunda kikundi: uamuzi wa idadi ya watu inayosomwa; uteuzi wa tabia ya kikundi (sifa za kiasi na ubora; mbadala na zisizo mbadala; za msingi na za ufanisi); usambazaji wa idadi ya watu katika vikundi kulingana na aina ya kambi (kuamua idadi ya vikundi na saizi ya vipindi), kiwango cha kipimo cha sifa (nominella, ordinal, muda); kuchagua aina ya uwasilishaji wa data ya vikundi (maandishi, jedwali, grafu).
Kikundi cha typological, ufafanuzi, kazi kuu, kanuni za ujenzi. Jukumu la kambi ya typological katika utafiti wa aina za kijamii na kiuchumi.
Kikundi cha muundo, ufafanuzi, kazi kuu, kanuni za ujenzi. Jukumu la kikundi cha kimuundo katika utafiti wa muundo wa matukio ya kijamii
Kikundi cha uchambuzi (kipengele), ufafanuzi, kazi kuu, kanuni za ujenzi, Jukumu la kikundi cha uchambuzi katika uchambuzi wa uhusiano wa matukio ya kijamii. Haja ya matumizi jumuishi na kusoma kwa vikundi kwa uchambuzi wa matukio ya kijamii.
Mahitaji ya jumla kwa ajili ya ujenzi na muundo wa meza. Maendeleo ya mpangilio wa jedwali. Maelezo ya jedwali (nambari, kichwa, majina ya safu na safu, alama, uteuzi wa nambari). Mbinu ya kujaza habari ya meza.
Mada ya 4. NJIA ZA MCHORO ZA UCHAMBUZI WA KIUCHUMI JAMII
HABARI
Jukumu la grafu na uwakilishi wa picha katika utafiti wa kisayansi. Malengo ya njia za graphical: kutoa uwazi wa mtazamo wa data ya kiasi; kazi za uchambuzi; tabia ya sifa za ishara.
Grafu ya takwimu, ufafanuzi. Vipengele kuu vya grafu: uga wa grafu, taswira ya mchoro, pointi za marejeleo za anga, pointi za marejeleo za mizani, ufafanuzi wa grafu.
Aina za grafu za takwimu: chati ya mstari, sifa za ujenzi wake, picha za picha; chati ya bar (histogram), ufafanuzi wa utawala wa kujenga histograms katika kesi ya vipindi sawa na visivyo sawa; chati ya pai, ufafanuzi, mbinu za ujenzi.
Poligoni ya usambazaji wa tabia. Usambazaji wa kawaida ishara na yake picha ya mchoro. Vipengele vya usambazaji wa vipengele vinavyoashiria matukio ya kijamii: yaliyopindika, ya asymmetric, usambazaji wa wastani wa asymmetric.
Utegemezi wa mstari kati ya sifa, vipengele vya uwakilishi wa picha wa uhusiano wa mstari. Vipengele vya utegemezi wa mstari katika sifa matukio ya kijamii na taratibu.
Dhana ya mtindo katika mfululizo wa saa. Utambulisho wa mwenendo kwa kutumia mbinu za picha.
Mada ya 5. WASTANI WA MAADILI
Maadili ya wastani katika utafiti wa kisayansi na takwimu, kiini na ufafanuzi wao. Sifa za kimsingi za maadili ya wastani kama tabia ya jumla. Uhusiano kati ya njia ya wastani na vikundi. Wastani wa jumla na wa kikundi. Masharti ya kawaida ya wastani. Matatizo ya kimsingi ya utafiti ambayo hutatua wastani.
Mbinu za kuhesabu wastani. Maana ya hesabu - rahisi, yenye uzito. Sifa za kimsingi za maana ya hesabu. Vipengele vya kukokotoa wastani wa mfululizo tofauti na wa muda wa usambazaji. Utegemezi wa njia ya kuhesabu maana ya hesabu kulingana na asili ya data ya chanzo. Vipengele vya tafsiri ya wastani wa hesabu.
wastani - wastani miundo ya jumla, ufafanuzi, mali ya msingi. Uamuzi wa kiashirio cha wastani kwa mfululizo wa upimaji ulioorodheshwa. Kokotoa wastani kwa kipimo kinachowakilishwa na kupanga kwa muda.
Mtindo ni kiashiria cha wastani cha muundo wa idadi ya watu, mali ya msingi na yaliyomo. Uamuzi wa hali ya mfululizo tofauti na wa muda. Vipengele vya tafsiri ya kihistoria ya mtindo.
Uhusiano kati ya maana ya hesabu, wastani na hali, hitaji lao matumizi jumuishi, kuangalia kawaida ya maana ya hesabu.
Mada ya 6. VIASHIRIA VYA UTOFAUTI
Utafiti wa kutofautiana (kubadilika) kwa thamani za sifa. Maudhui kuu ya hatua za utawanyiko wa sifa, na matumizi yao katika shughuli za utafiti.
Tofauti kabisa na wastani. Tofauti mbalimbali, maudhui kuu, mbinu za kuhesabu. Mkengeuko wastani wa mstari. Mkengeuko wa kawaida, maudhui kuu, mbinu za kukokotoa kwa mfululizo tofauti na wa muda wa upimaji. Dhana ya utawanyiko wa sifa.
Viashiria vya jamaa tofauti. Mgawo wa oscillation, maudhui kuu, mbinu za hesabu. Mgawo wa tofauti, maudhui kuu, mbinu za hesabu. Umuhimu na maalum ya matumizi ya kila kiashiria cha tofauti katika utafiti wa sifa za kijamii na kiuchumi na matukio.
Mada ya 7.
Utafiti wa mabadiliko katika hali ya kijamii kwa wakati ni moja wapo ya kazi muhimu zaidi ya uchambuzi wa kijamii na kiuchumi.
Dhana ya mfululizo wa wakati. Mfululizo wa muda na muda. Mahitaji ya kuunda safu za wakati. Kulinganisha katika mfululizo wa mienendo.
Viashiria vya mabadiliko katika mfululizo wa mienendo. Maudhui kuu ya viashiria vya mfululizo wa mienendo. Kiwango cha safu. Viashiria vya msingi na vya mnyororo. Kuongezeka kabisa kwa kiwango cha mienendo, msingi na ongezeko la mnyororo kabisa, mbinu za hesabu.
Viashiria vya kiwango cha ukuaji. Viwango vya ukuaji wa msingi na mnyororo. Vipengele vya tafsiri yao. Viashiria vya viwango vya ukuaji, maudhui kuu, mbinu za kukokotoa viwango vya msingi na vya ukuaji wa mnyororo.
Kiwango cha wastani cha mfululizo wa mienendo, maudhui ya msingi. Mbinu za kukokotoa wastani wa hesabu kwa mfululizo wa muda wenye vipindi sawa na visivyo na usawa na kwa mfululizo wa vipindi wenye vipindi sawa. Wastani ongezeko kabisa. Kiwango cha wastani cha ukuaji. Kiwango cha wastani cha ukuaji.
Uchambuzi wa kina wa mfululizo wa wakati uliounganishwa. Utambulisho wa mwenendo wa jumla wa maendeleo - mwelekeo: njia ya wastani ya kusonga, upanuzi wa vipindi, mbinu za uchambuzi usindikaji mienendo mfululizo. Wazo la ukalimani na utaftaji wa safu za wakati.
Mada ya 8.
Haja ya kutambua na kuelezea uhusiano ili kusoma matukio ya kijamii na kiuchumi. Aina na aina za uhusiano zilizosomwa na njia za takwimu. Dhana ya uunganisho wa kazi na uwiano. Yaliyomo kuu ya njia ya uunganisho na shida zilizotatuliwa kwa msaada wake katika utafiti wa kisayansi. Hatua kuu uchambuzi wa uwiano. Upekee wa tafsiri ya coefficients ya uunganisho.
Mgawo uwiano wa mstari, sifa za vipengele ambavyo mgawo wa uunganisho wa mstari unaweza kuhesabiwa. Mbinu za kukokotoa mgawo wa uunganisho wa mstari kwa data iliyopangwa na isiyojumuishwa. Mgawo wa urejeshaji, yaliyomo kuu, njia za hesabu, sifa za tafsiri. Mgawo wa uamuzi na tafsiri yake ya maana.
Vikomo vya matumizi ya aina kuu za coefficients ya uunganisho kulingana na yaliyomo na aina ya uwasilishaji wa data ya chanzo. Mgawo wa uwiano. Mgawo uwiano wa cheo. Uhusiano na mgawo wa dharura kwa sifa mbadala za ubora. Mbinu takriban za kuamua uhusiano kati ya sifa: mgawo wa Fechner. Mgawo wa uwiano wa kiotomatiki. Mgawo wa habari.
Njia za kuagiza coefficients ya uunganisho: matrix ya uunganisho, njia ya pleiad.
Mbinu nyingi Uchambuzi wa takwimu: uchanganuzi wa sababu, uchanganuzi wa vipengele, uchanganuzi wa urejeshi, uchanganuzi wa nguzo. Matarajio ya kuiga michakato ya kihistoria ya kusoma matukio ya kijamii.
Mada 9. UTAFITI WA SAMPULI
Sababu na masharti ya kufanya sampuli ya utafiti. Haja ya wanahistoria kutumia njia za kusoma kwa sehemu ya vitu vya kijamii.
Aina kuu za uchunguzi wa sehemu: monografia, njia kuu ya safu, utafiti wa sampuli.
Ufafanuzi wa njia ya sampuli, mali ya msingi ya sampuli. Uwakilishi wa sampuli na hitilafu ya sampuli.
Hatua za kufanya sampuli ya utafiti. Kuamua ukubwa wa sampuli, mbinu za msingi na mbinu za kutafuta ukubwa wa sampuli (mbinu za hisabati, meza ya idadi kubwa). Mazoezi ya kuamua ukubwa wa sampuli katika takwimu na sosholojia.
Mbinu za malezi sampuli ya idadi ya watu: sampuli za kujitegemea, sampuli za mitambo, sampuli za kawaida na za kiota. Mbinu ya kuandaa sampuli za sensa ya watu, tafiti za bajeti za familia za wafanyakazi na wakulima.
Mbinu ya kuthibitisha uwakilishi wa sampuli. Makosa ya sampuli na uchunguzi bila mpangilio. Jukumu la mbinu za jadi katika kuamua uaminifu wa matokeo ya sampuli. Mbinu za hisabati za kuhesabu makosa ya sampuli. Utegemezi wa kosa kwenye saizi ya sampuli na aina.
Vipengele vya tafsiri ya matokeo ya sampuli na usambazaji wa viashiria vya idadi ya sampuli kwa idadi ya watu kwa ujumla.
Sampuli za asili, yaliyomo kuu, sifa za malezi. Tatizo la uwakilishi wa sampuli za asili. Hatua kuu za kuthibitisha uwakilishi wa sampuli ya asili: matumizi ya jadi na mbinu rasmi. Njia ya kigezo cha ishara, njia ya mfululizo - kama njia za kuthibitisha mali ya sampuli random.
Dhana sampuli ndogo. Kanuni za msingi za kuitumia katika utafiti wa kisayansi
Mada 11. MBINU ZA KURASIMISHA TAARIFA KUTOKA VYANZO VYA WINGI
Haja ya kurasimisha habari kutoka kwa vyanzo vingi ili kupata habari iliyofichwa. Tatizo la kupima taarifa. Tabia za kiasi na ubora. Mizani ya kupima sifa za kiasi na ubora: nominella, ordinal, muda. Hatua kuu za kupima habari za chanzo.
Aina za vyanzo vya wingi, sifa za kipimo chao. Mbinu ya kuunda dodoso la umoja kulingana na nyenzo kutoka kwa chanzo cha kihistoria kilichoundwa, chenye muundo nusu.
Vipengele vya kupima habari kutoka kwa chanzo kisicho na muundo. Uchambuzi wa maudhui, maudhui yake na matarajio ya matumizi. Aina za uchambuzi wa yaliyomo. Uchambuzi wa yaliyomo katika utafiti wa kijamii na kihistoria.
Uhusiano kati ya mbinu za hisabati na takwimu za usindikaji wa habari na mbinu za kurasimisha taarifa za chanzo. Kompyuta ya utafiti. Hifadhidata na benki za data. Teknolojia ya hifadhidata katika utafiti wa kijamii na kiuchumi.
Kazi za kazi ya kujitegemea
Ili kupata usalama nyenzo za mihadhara wanafunzi wanapewa kazi kwa kazi ya kujitegemea mada zifuatazo kozi:
Viashirio vinavyohusiana Viashirio vya wastani Mbinu ya kupanga vikundi Mbinu za michoro Viashiria vya nguvu
Kukamilika kwa kazi kunadhibitiwa na mwalimu na ni sharti kuandikishwa kwenye mtihani.
Orodha ya sampuli ya maswali ya majaribio
1. Hisabati ya sayansi, kiini, sharti, viwango vya hisabati
2. Hatua kuu na vipengele vya hisabati ya sayansi ya kihistoria
3. Mahitaji ya matumizi ya mbinu za hisabati katika utafiti wa kihistoria
4. Kiashiria cha takwimu, kiini, kazi, aina
3. Kanuni za mbinu za matumizi ya viashiria vya takwimu katika utafiti wa kihistoria
6. Maadili kamili
7. Kiasi cha jamaa, maudhui, aina za kujieleza, kanuni za msingi za hesabu.
8. Aina za kiasi cha jamaa
9. Malengo na maudhui kuu ya muhtasari wa data
10. Kuweka vikundi, maudhui kuu na malengo katika utafiti
11. Hatua kuu za kujenga kikundi
12. Dhana ya tabia ya kikundi na viwango vyake
13. Aina za makundi
14. Kanuni za kujenga na kutengeneza meza
15. Mfululizo wa wakati, mahitaji ya kuunda mfululizo wa wakati
16. Grafu ya takwimu, ufafanuzi, muundo, kazi zinazopaswa kutatuliwa
17. Aina za grafu za takwimu
18. Usambazaji wa poligoni wa sifa. Usambazaji wa kawaida wa sifa.
19. Utegemezi wa mstari kati ya sifa, mbinu za kuamua mstari.
20. Dhana ya mwelekeo katika mfululizo wa wakati, mbinu za kuamua
21. Maadili ya wastani katika utafiti wa kisayansi, kiini chao na mali ya msingi. Masharti ya kawaida ya wastani.
22. Aina za wastani wa idadi ya watu. Uhusiano wa viashiria vya wastani.
23. Viashiria vya takwimu vya mienendo, sifa za jumla, aina
24. Viashiria kabisa mabadiliko katika mfululizo wa wakati
25. Viashiria vinavyohusiana vya mabadiliko katika mfululizo wa mienendo (viwango vya ukuaji, viwango vya ukuaji)
26. Viashiria vya wastani vya mfululizo wa nguvu
27. Viashiria vya tofauti, maudhui kuu na kazi za kutatuliwa, aina
28. Aina za uchunguzi wa sehemu
29. Utafiti teule, maudhui kuu na kazi zinazopaswa kutatuliwa
30. Kuchagua na idadi ya watu, sifa za msingi za sampuli
31. Hatua za kufanya utafiti wa sampuli, sifa za jumla
32. Kuamua ukubwa wa sampuli
33. Mbinu za kuunda sampuli ya idadi ya watu
34. Hitilafu ya sampuli na mbinu za kuibainisha
35. Uwakilishi wa sampuli, mambo yanayoathiri uwakilishi
36. Sampuli ya asili, tatizo la uwakilishi wa sampuli za asili
37. Hatua kuu za kuthibitisha uwakilishi wa sampuli ya asili
38. Mbinu ya uwiano, kiini, kazi kuu. Vipengele vya tafsiri ya coefficients ya uunganisho
39. Uchunguzi wa takwimu kama njia ya kukusanya habari, aina kuu za uchunguzi wa takwimu.
40. Aina ya coefficients ya uwiano, sifa za jumla
41. Mgawo wa uwiano wa mstari
42. Mgawo wa urekebishaji wa otomatiki
43. Mbinu za urasimishaji vyanzo vya kihistoria: Mbinu ya dodoso iliyounganishwa
44. Mbinu za kurasimisha vyanzo vya kihistoria: mbinu ya uchanganuzi wa maudhui
III.Usambazaji wa saa za kozi kwa mada na aina za kazi:
kulingana na mtaala maalum (Na. 000 - usimamizi wa hati na usaidizi wa nyaraka kwa usimamizi)
Jina
sehemu na mada
Masomo ya kusikia
Kazi ya kujitegemea
ikijumuisha
Utangulizi. Hisabati ya sayansi
Viashiria vya takwimu
Kupanga data. Majedwali
Maadili ya wastani
Viashiria tofauti
Viashiria vya takwimu vya mienendo
Mbinu za uchambuzi wa anuwai. Coefficients ya uwiano
Utafiti wa sampuli
Mbinu za kurasimisha habari
Usambazaji wa masaa ya kozi kwa mada na aina za kazi
kulingana na mtaala wa maalum No 000 - masomo ya kihistoria na kumbukumbu
Jina
sehemu na mada
Masomo ya kusikia
Kazi ya kujitegemea
ikijumuisha
Vitendo (semina, kazi ya maabara)
Utangulizi. Hisabati ya sayansi
Viashiria vya takwimu
Kupanga data. Majedwali
Mbinu za picha za kuchambua habari za kijamii na kiuchumi
Maadili ya wastani
Viashiria tofauti
Viashiria vya takwimu vya mienendo
Mbinu za uchambuzi wa anuwai. Coefficients ya uwiano
Utafiti wa sampuli
Mbinu za kurasimisha habari
IV. Fomu ya mwisho ya udhibiti - mtihani
V. Msaada wa kielimu na mbinu wa kozi hiyo
Mbinu za Slavko katika utafiti wa kihistoria. Kitabu cha kiada. Ekaterinburg, 1995
Mbinu za Mazur katika utafiti wa kihistoria. Miongozo. Ekaterinburg, 1998
fasihi ya ziada
Andersen T. Uchambuzi wa takwimu wa mfululizo wa wakati. M., 1976.
Uchambuzi wa takwimu za Borodkin katika utafiti wa kihistoria. M., 1986
Taarifa za Borodkin: hatua za maendeleo // Mpya na historia ya hivi karibuni. 1996. № 1.
Tikhonov kwa wanabinadamu. M., 1997
Garskova na benki za data katika utafiti wa kihistoria. Göttingen, 1994
Njia za Gerchuk katika takwimu. M., 1968
Njia ya Druzhinin na matumizi yake katika utafiti wa kijamii na kiuchumi. M., 1970
Jessen R. Mbinu za tafiti za takwimu. M., 1985
Ginny K. Thamani za wastani. M., 1970
Nadharia ya Yuzbashev ya takwimu. M., 1995.
Rumyantsev nadharia ya takwimu. M., 1998
Utafiti wa Shmoilov wa mwenendo kuu na uhusiano katika mfululizo wa mienendo. Tomsk, 1985
Yates F. Mbinu ya sampuli katika sensa na tafiti / trans. kutoka kwa Kiingereza . M., 1976
Sayansi ya habari ya kihistoria. M., 1996.
Utafiti wa kihistoria wa Kovalchenko. M., 1987
Kompyuta katika historia ya uchumi. Barnaul, 1997
Mzunguko wa maoni: mifano na teknolojia za habari za kihistoria. M., 1996
Mzunguko wa maoni: mila na mwelekeo wa habari za kihistoria. M., 1997
Mzunguko wa mawazo: mbinu za jumla na ndogo katika sayansi ya habari ya kihistoria. M., 1998
Mzunguko wa mawazo: sayansi ya habari ya kihistoria kizingiti cha XXI karne. Cheboksary, 1999
Mzunguko wa mawazo: sayansi ya habari ya kihistoria katika jamii ya habari. M., 2001
Nadharia ya jumla ya takwimu: Kitabu cha maandishi / ed. Na. M., 1994.
Warsha juu ya nadharia ya takwimu: Proc. posho M., 2000
takwimu za Eliseeva. M., 1990
Mbinu za takwimu za Slavko katika historia na utafiti M., 1981
Njia za Slavko katika kusoma historia ya darasa la wafanyikazi wa Soviet. M., 1991
Kamusi ya Takwimu / ed. . M., 1989
Nadharia ya takwimu: Kitabu cha maandishi / ed. , M., 2000
Jumuiya ya Ursul. Utangulizi wa sayansi ya habari ya kijamii. M., 1990
Schwartz G. Mbinu ya kuchagua / trans. pamoja naye. . M., 1978
Mpango:
1. Utafiti wa mbinu za takwimu za hisabati katika utafiti wa ufundishaji.
1. Utafiti wa mbinu za takwimu za hisabati katika utafiti wa ufundishaji.
KATIKA Hivi majuzi zinafanyika hatua kali, yenye lengo la kuanzisha katika mbinu za hesabu za ufundishaji za kutathmini na kupima matukio ya ufundishaji na kuanzisha utegemezi wa kiasi kati yao. Njia za hisabati hufanya iwezekanavyo kukabiliana na suluhisho la mojawapo ya matatizo magumu zaidi katika ufundishaji - tathmini ya kiasi cha matukio ya ufundishaji. Uchakataji tu wa data ya kiasi na hitimisho lililopatikana linaweza kudhibitisha au kukanusha nadharia iliyowekwa mbele.
KATIKA fasihi ya ufundishaji Mbinu kadhaa za usindikaji wa takwimu za data kutoka kwa jaribio la ufundishaji zinapendekezwa (L. B. Itelson, Yu. V. Pavlov, nk). Wakati wa kutumia mbinu za takwimu za hisabati, inapaswa kukumbushwa katika akili kwamba takwimu yenyewe haifunui kiini cha jambo hilo na haiwezi kueleza sababu za tofauti zinazotokea kati ya vipengele vya mtu binafsi vya jambo hilo. Kwa mfano, uchanganuzi wa matokeo ya utafiti unaonyesha kuwa mbinu ya ufundishaji iliyotumika ilitoa matokeo bora ikilinganishwa na ile iliyorekodiwa hapo awali. Walakini, mahesabu haya hayawezi kujibu swali kwa nini mbinu mpya bora kuliko hapo awali.
Njia za kawaida za hisabati zinazotumiwa katika ufundishaji ni:
1. Usajili ni njia ya kutambua uwepo wa ubora fulani kwa kila mwanakikundi na hesabu ya jumla ya idadi ya walio na ubora huu kuwepo au kutokuwepo (kwa mfano, idadi ya watoto waliohudhuria madarasa bila kutokuwepo na kuruhusiwa kutokuwepo, nk).
2. Kuweka daraja (au njia ya tathmini ya cheo) inahusisha kupanga data iliyokusanywa katika mlolongo fulani, kwa kawaida katika kushuka au kuongezeka kwa mpangilio wa baadhi ya viashiria na, ipasavyo, kuamua mahali katika mfululizo huu wa kila moja ya zilizosomwa (kwa mfano, kukusanya. orodha ya watoto kulingana na idadi ya madarasa yaliyokosekana, nk).
3. Kuongeza kama mbinu ya utafiti wa kiasi huwezesha kuanzisha viashiria vya digital katika tathmini ya vipengele vya mtu binafsi vya matukio ya ufundishaji. Kwa kusudi hili, masomo huulizwa maswali, kujibu ambayo lazima yaonyeshe kiwango au aina ya tathmini iliyochaguliwa kutoka kwa tathmini zilizopewa, zilizohesabiwa kwa mpangilio fulani (kwa mfano, swali kuhusu kucheza michezo na chaguo la majibu: a) I. nina nia, b) Ninafanya mara kwa mara, c) sifanyi mazoezi mara kwa mara, d) sifanyi michezo yoyote).
Kulinganisha matokeo yaliyopatikana na kawaida (kwa viashiria vilivyopewa) kunajumuisha kutambua kupotoka kutoka kwa kawaida na kuunganisha mikengeuko hii na vipindi vinavyokubalika (kwa mfano, na mafunzo yaliyopangwa, 85-90% ya majibu sahihi mara nyingi huzingatiwa kama kawaida; ikiwa kuna machache. majibu sahihi, hii inamaanisha kuwa programu ni ngumu sana, ikiwa zaidi, inamaanisha kuwa ni nyepesi sana).
Kupenya kwa njia za hesabu katika nyanja tofauti zaidi za shughuli za kibinadamu kunafanikisha shida ya modeli, kwa msaada wa ambayo mawasiliano ya kitu halisi kwa mfano wa hesabu huanzishwa. Mfano wowote ni picha ya homomorphic ya mfumo fulani katika mfumo mwingine (homomorphism ni mawasiliano ya moja kwa moja kati ya mifumo inayohifadhi mahusiano ya msingi na shughuli za msingi). Mifano ya hisabati kuhusiana na vitu vilivyoiga kuna analogues katika ngazi ya miundo.
Umuhimu wa usindikaji wa takwimu wa matokeo ya utafiti wa kisaikolojia na ufundishaji ni kwamba hifadhidata iliyochambuliwa ina sifa ya idadi kubwa ya viashiria. aina mbalimbali, tofauti zao za juu chini ya ushawishi wa mambo yasiyodhibitiwa ya nasibu, utata wa uwiano kati ya vigezo vya sampuli, haja ya kuzingatia lengo na sababu zinazoathiri matokeo ya uchunguzi, hasa wakati wa kuamua juu ya uwakilishi wa sampuli na kutathmini hypotheses kuhusu idadi ya watu kwa ujumla. . Data ya utafiti kulingana na aina yao inaweza kugawanywa katika vikundi:
Kundi la kwanza ni vigezo vya majina (jinsia, data ya kibinafsi, nk). Shughuli za hesabu juu ya kiasi hicho hazina maana, hivyo matokeo takwimu za maelezo(wastani, tofauti) hazitumiki kwa idadi kama hiyo. Njia ya kawaida ya kuzichambua ni kuzigawanya katika madarasa ya dharura kwa heshima na sifa fulani za kawaida na kuangalia tofauti kubwa kati ya madarasa.
Kundi la pili la data lina kipimo cha upimaji, lakini kiwango hiki ni cha kawaida (cha kawaida). Wakati wa kuchambua vigezo vya kawaida, teknolojia zote za sampuli na cheo hutumiwa. Mbinu za parametric pia zinatumika na vizuizi kadhaa.
Kundi la tatu - vigezo vya kiasi vinavyoonyesha kiwango cha kujieleza kwa kiashirio kilichopimwa - hizi ni vipimo vya Cattell, utendaji wa kitaaluma na majaribio mengine ya tathmini. Wakati wa kufanya kazi na vigezo katika kikundi hiki, aina zote za kawaida za uchambuzi zinatumika, na kwa ukubwa wa sampuli ya kutosha usambazaji wao kawaida huwa karibu na kawaida. Hivyo, aina mbalimbali za aina tofauti zinahitaji mbinu mbalimbali za hisabati kutumika.
Utaratibu wa uchambuzi unaweza kugawanywa katika hatua zifuatazo:
Kuandaa hifadhidata kwa uchambuzi. Hatua hii inajumuisha kubadilisha data kuwa umbizo la kielektroniki, kuiangalia kwa wauzaji wa nje, na kuchagua njia ya kufanya kazi na maadili yanayokosekana.
Takwimu za maelezo (hesabu ya njia, tofauti, nk). Matokeo ya takwimu za maelezo huamua sifa za vigezo vya sampuli iliyochanganuliwa au sampuli ndogo zilizobainishwa na sehemu moja au nyingine.
Uchambuzi wa uchunguzi. Kazi ya hatua hii ni uchunguzi wa maana wa vikundi anuwai vya viashiria vya sampuli, uhusiano wao, kubaini sababu kuu zilizo wazi na zilizofichwa (za siri) zinazoathiri data, ufuatiliaji wa mabadiliko ya viashiria, uhusiano wao na umuhimu wa sababu wakati wa kugawa hifadhidata kuwa. vikundi, nk Zana ya utafiti ni mbinu mbalimbali na teknolojia ya uwiano, sababu na uchambuzi wa nguzo. Madhumuni ya uchanganuzi ni kuunda dhahania kuhusu sampuli iliyotolewa na idadi ya watu kwa ujumla.
Uchambuzi wa kina wa matokeo yaliyopatikana na mtihani wa takwimu weka mbele dhana. Katika hatua hii, dhahania hujaribiwa kuhusu aina za kazi za usambazaji wa anuwai za nasibu, umuhimu wa tofauti za njia na tofauti za sampuli ndogo, nk. Wakati wa kujumlisha matokeo ya utafiti, suala la uwakilishi wa sampuli hutatuliwa.
Ikumbukwe kwamba mlolongo huu wa vitendo sio, kwa kusema madhubuti, wa mpangilio, isipokuwa hatua ya kwanza. Kadiri matokeo ya takwimu za maelezo yanavyopatikana na mifumo fulani kutambuliwa, hitaji hutokea la kujaribu nadharia zinazoibuka na kuendelea mara moja kwenye uchanganuzi wao wa kina. Lakini kwa hali yoyote, wakati wa kupima hypotheses, inashauriwa kuchambua kwa njia tofauti. njia za hisabati, inalingana vya kutosha na mfano, na hypothesis inapaswa kukubaliwa katika kiwango fulani cha umuhimu tu wakati inathibitishwa na mbinu kadhaa tofauti.
Wakati wa kuandaa kipimo chochote, uwiano (kulinganisha) wa kile kinachopimwa na mita (kiwango) daima huchukuliwa. Baada ya utaratibu wa uwiano (kulinganisha), matokeo ya kipimo hupimwa. Ikiwa katika teknolojia, kama sheria, viwango vya nyenzo hutumiwa kama vyombo vya kupimia, basi ndani vipimo vya kijamii, ikiwa ni pamoja na vipimo vya ufundishaji na kisaikolojia, mita zinaweza kuwa bora. Hakika, ili kuamua ikiwa mtoto ameunda au hajaunda maalum hatua ya kiakili, ni muhimu kulinganisha halisi na muhimu. Katika kesi hii, kinachohitajika ni mfano bora, iliyopo katika kichwa cha mwalimu.
Ikumbukwe kwamba baadhi tu ya matukio ya ufundishaji yanaweza kupimwa. Matukio mengi ya ufundishaji hayawezi kupimwa, kwani hakuna viwango vya matukio ya ufundishaji, bila ambayo kipimo hakiwezi kufanywa.
Kuhusu matukio kama vile shughuli, nguvu, passivity, uchovu, ujuzi, nk, bado haiwezekani kuipima, kwani hakuna viwango vya shughuli, passivity, nguvu, nk. Kwa sababu ya ugumu uliokithiri na, kwa sehemu kubwa, kutowezekana kwa vitendo vya kupima matukio ya ufundishaji, njia maalum za tathmini ya takriban ya matukio haya hutumiwa kwa sasa.
Hivi sasa, ni kawaida kugawanya matukio yote ya kisaikolojia na ya kielimu katika sehemu mbili makundi makubwa: matukio ya nyenzo yenye lengo (matukio ambayo yapo nje na bila ya ufahamu wetu) na matukio ya kimwili yasiyo ya kawaida (tabia ya mtu fulani).
Matukio ya nyenzo za lengo ni pamoja na: michakato ya kemikali na kibaolojia, harakati zinazofanywa na mtu, sauti anazofanya, vitendo anachofanya, nk.
Matukio na michakato isiyoonekana ya mada ni pamoja na: hisia, mitazamo na mawazo, fantasia na kufikiri, hisia, misukumo na matamanio, motisha, maarifa, ujuzi, n.k.
Ishara zote za matukio ya nyenzo na michakato zinaonekana na inaweza, kwa kanuni, kupimwa kila wakati, ingawa sayansi ya kisasa wakati mwingine haiwezi kufanya hivyo. Mali au ishara yoyote inaweza kupimwa moja kwa moja. Hii ina maana kwamba njia yake shughuli za kimwili inaweza kulinganishwa kila wakati na thamani fulani inayochukuliwa kama kipimo cha kawaida cha mali au tabia inayolingana.
Matukio yasiyoonekana ya mada hayawezi kupimwa, kwani hakuna na hayawezi kuwa na viwango vya nyenzo kwao. Kwa hivyo, njia takriban za kutathmini matukio hutumiwa hapa - viashiria anuwai vya moja kwa moja.
Kiini cha kutumia viashiria visivyo vya moja kwa moja ni kwamba mali iliyopimwa au ishara ya jambo linalosomwa inahusishwa na mali fulani ya nyenzo, na thamani ya mali hizi za nyenzo inachukuliwa kama kiashiria cha matukio yanayofanana. Kwa mfano, ufanisi wa mbinu mpya ya ufundishaji unatathminiwa na ufaulu wa wanafunzi, ubora wa kazi ya mwanafunzi kwa idadi ya makosa yaliyofanywa, ugumu wa nyenzo zinazosomwa kwa muda uliotumika, ukuaji wa akili au kiakili. sifa za maadili kwa idadi ya vitendo au makosa yanayolingana, nk.
Kwa shauku kubwa ambayo watafiti kawaida huonyesha katika njia za uchanganuzi wa data ya majaribio na nyenzo nyingi zilizopatikana kwa kutumia. mbinu tofauti, hatua muhimu ya usindikaji ni uchambuzi wao wa ubora. Kwa kutumia mbinu za kiasi inawezekana, kwa viwango tofauti vya kutegemewa, kutambua faida ya njia fulani au kugundua mwelekeo wa jumla, kuthibitisha kwamba kile kinachojaribiwa. nadhani ya kisayansi kuhesabiwa haki, nk. Walakini, uchanganuzi wa ubora unapaswa kujibu swali la kwa nini hii ilitokea, ni nini kiliipendelea, na ni nini kilitumika kama kikwazo, na jinsi ushawishi wa mwingiliano huu ni muhimu, ikiwa hali za majaribio zilikuwa maalum sana ili mbinu hii inaweza kupendekezwa kwa matumizi katika hali zingine, nk. Katika hatua hii, ni muhimu pia kuchambua sababu ambazo zilisababisha washiriki binafsi kutoa jibu hasi, na kutambua sababu za makosa fulani ya kawaida na hata ya random katika kazi ya watoto binafsi, nk. Matumizi ya njia hizi zote za kuchambua data iliyokusanywa husaidia kutathmini kwa usahihi matokeo ya jaribio, huongeza uaminifu wa hitimisho juu yao na hutoa sababu zaidi za jumla za kinadharia.
Mbinu za takwimu katika ufundishaji hutumiwa tu kwa sifa za upimaji wa matukio. Ili kupata hitimisho na hitimisho, uchambuzi wa ubora ni muhimu. Kwa hivyo, katika utafiti wa ufundishaji mbinu za takwimu za hisabati zinapaswa kutumika kwa uangalifu, kwa kuzingatia upekee wa matukio ya ufundishaji.
Kwa hivyo, sifa nyingi za nambari katika takwimu za hisabati hutumika katika kesi wakati mali au jambo linalosomwa lina usambazaji wa kawaida, ambao unaonyeshwa na mpangilio wa ulinganifu wa maadili ya mambo ya idadi ya watu kuhusiana na. ukubwa wa wastani. Kwa bahati mbaya, kwa sababu ya ufahamu wa kutosha wa matukio ya ufundishaji, sheria za usambazaji kuhusiana nao, kama sheria, hazijulikani. Zaidi ya hayo, ili kutathmini matokeo ya utafiti, maadili ya cheo mara nyingi huchukuliwa, ambayo sio matokeo ya vipimo vya kiasi. Kwa hiyo, shughuli za hesabu haziwezi kufanywa nao, na kwa hiyo sifa za nambari haziwezi kuhesabiwa kwao.
Kila mfululizo wa takwimu na uwakilishi wake wa picha unawakilisha nyenzo zilizowekwa kwa vikundi na zinazoonekana ambazo zinapaswa kushughulikiwa kwa takwimu.
Mbinu za usindikaji wa takwimu hufanya iwezekanavyo kupata idadi ya sifa za nambari ambazo zinatuwezesha kufanya utabiri wa maendeleo ya mchakato wa maslahi kwetu. Tabia hizi, haswa, hufanya iwezekanavyo kulinganisha safu tofauti za nambari zilizopatikana katika utafiti wa ufundishaji na kufanya hitimisho na mapendekezo ya ufundishaji.
Misururu yote ya tofauti inaweza kutofautiana kutoka kwa kila mmoja kwa njia zifuatazo:
1. Katika upeo, i.e. mipaka yake ya juu na ya chini, ambayo kwa kawaida huitwa mipaka.
2. Thamani ya sifa ambayo wengi wa lahaja hujilimbikizia. Thamani ya sifa hii inaonyesha mwelekeo mkuu wa mfululizo, i.e. kawaida kwa mfululizo.
3. Tofauti karibu na tabia kuu ya mfululizo.
Kwa mujibu wa hili, viashiria vyote vya takwimu vya mfululizo wa tofauti vimegawanywa katika vikundi viwili:
- viashiria vinavyoonyesha mwelekeo wa kati au kiwango cha mfululizo;
- viashiria vinavyoonyesha kiwango cha tofauti karibu na mwelekeo wa kati.
Kundi la kwanza linajumuisha sifa mbalimbali thamani ya wastani: wastani, wastani wa hesabu, wastani wa kijiometri, n.k. Ya pili ni pamoja na anuwai ya utofauti (vikomo), maana ya kupotoka kabisa, kupotoka kwa kawaida, mtawanyiko, asymmetry na coefficients tofauti. Kuna viashiria vingine, lakini hatutazingatia, kwa sababu ... hazitumiki katika takwimu za elimu.
Hivi sasa, dhana ya "mfano" hutumiwa kwa maana mbalimbali, ambayo rahisi zaidi ni uteuzi wa sampuli, kiwango. Katika kesi hii, mfano wa kitu haubeba habari yoyote mpya na haifanyi kazi kwa madhumuni ya maarifa ya kisayansi. Neno "mfano" halitumiki katika sayansi kwa maana hii. Kwa maana pana, modeli inaeleweka kama muundo ulioundwa kiakili au kivitendo ambao hutoa sehemu ya ukweli katika umbo lililorahisishwa na la kuona. Kwa maana nyembamba, neno "mfano" hutumiwa kuonyesha eneo fulani la matukio kwa kutumia lingine, lililosomwa zaidi, linaloeleweka kwa urahisi. Katika sayansi ya ufundishaji, dhana hii hutumiwa kwa maana pana kama picha maalum ya kitu kinachosomwa, ambacho kinaonyesha mali halisi au inayotarajiwa, muundo, nk. Katika masomo ya elimu, uundaji wa mfano hutumiwa sana kama mlinganisho unaoweza kuwepo kati ya mifumo katika viwango vifuatavyo: matokeo ambayo mifumo iliyolinganishwa hutoa; kazi zinazoamua matokeo haya; miundo inayohakikisha utekelezaji wa kazi hizi; vipengele vinavyounda miundo.
V. M. Tarabaev anasema kuwa mbinu ya kinachojulikana kama majaribio ya multifactor hutumiwa kwa sasa. Katika jaribio la mambo mengi, watafiti hushughulikia shida kwa nguvu - hutofautiana na idadi kubwa ya sababu ambazo, kama wanavyoamini, mwendo wa mchakato hutegemea. Tofauti hii kwa sababu mbalimbali unafanywa kwa kutumia mbinu za kisasa takwimu za hisabati.
Jaribio la mambo mengi linatokana na uchanganuzi wa takwimu na kutumia mbinu ya kimfumo kwa mada ya utafiti. Inachukuliwa kuwa mfumo una pembejeo na matokeo ambayo yanaweza kudhibitiwa, na pia inachukuliwa kuwa mfumo huu unaweza kudhibitiwa ili kufikia matokeo fulani ya pato. Katika jaribio la mambo mengi, mfumo mzima unasomwa bila picha ya ndani ya utaratibu wake mgumu. Jaribio la aina hii hufungua fursa nzuri za ufundishaji.
Fasihi:
1. Zagvyazinsky, V.I. Mbinu na mbinu za utafiti wa kisaikolojia na ufundishaji: kitabu cha maandishi. misaada kwa wanafunzi juu ped. kitabu cha kiada taasisi / Zagvyazinsky V.I., Atakhanov R. - M.: Chuo, 2005.
2. Gadelshina, T. G. Mbinu na mbinu utafiti wa kisaikolojia: kitabu cha maandishi njia. mwongozo / Gadelshina T. G. - Tomsk, 2002.
3. Kornilova, T. V. Saikolojia ya majaribio: nadharia na mbinu: kitabu cha kiada kwa vyuo vikuu / Kornilova T. V. - M.: Aspect Press, 2003.
4. Kuzin, F. A. Tasnifu ya mgombea: njia za kuandika, sheria za utekelezaji na utaratibu wa ulinzi / Kuzin F. A. - M., 2000.
Mbinu za hisabati za utafiti wa shughuli
programu ya modeli ya uchanganuzi wa urejeshi
Utangulizi
Maelezo eneo la somo na taarifa ya tatizo la utafiti
Hitimisho
Bibliografia
Utangulizi
Katika uchumi, msingi wa karibu shughuli yoyote ni utabiri. Kulingana na utabiri, mpango wa hatua na hatua hufanywa. Kwa hivyo, tunaweza kusema kwamba utabiri wa vigezo vya uchumi mkuu ni sehemu ya msingi ya mipango ya masomo yote. shughuli za kiuchumi. Utabiri unaweza kufanywa wote kwa misingi ya ubora (mtaalam) na mbinu za kiasi. Wale wa mwisho wenyewe hawawezi kufanya chochote bila uchambuzi wa ubora, kama vile tathmini za wataalam lazima ziungwe mkono na hesabu zinazofaa.
Sasa utabiri, hata katika kiwango cha uchumi mkuu, ni wa hali ya asili na unakuzwa kulingana na kanuni: nini kitatokea ikiwa… , - na mara nyingi ni hatua ya awali na uhalali wa programu kubwa za kiuchumi za kitaifa. Utabiri wa uchumi mkuu kawaida hufanywa na kipindi cha kwanza cha mwaka mmoja. Mazoezi ya kisasa ya utendaji wa kiuchumi yanahitaji utabiri wa muda mfupi (miezi sita, miezi, siku kumi, wiki). Iliyoundwa kwa ajili ya kazi ya kutoa taarifa za juu kwa washiriki binafsi katika uchumi.
Pamoja na mabadiliko katika utabiri wa vitu na kazi, orodha ya mbinu za utabiri imebadilika. Maendeleo ya haraka ilipokea njia za kubadilika kwa utabiri wa muda mfupi.
Utabiri wa kisasa wa kiuchumi unahitaji watengenezaji kuwa na utaalamu na maarifa hodari kutoka nyanja mbalimbali za sayansi na mazoezi. Kazi za mtabiri ni pamoja na ujuzi wa vifaa vya utabiri wa kisayansi (kawaida hisabati), misingi ya kinadharia mchakato uliotabiriwa, kuhusu habari inapita,kuhusu programu, tafsiri ya matokeo ya utabiri.
Kazi kuu ya utabiri ni kuhalalisha hali inayowezekana kitu katika siku zijazo au ufafanuzi njia mbadala.
Umuhimu wa petroli kama aina kuu ya mafuta leo ni ngumu kupita kiasi. Na ni vigumu pia kukadiria matokeo ya bei yake kwa uchumi wa nchi yoyote. Maendeleo ya uchumi wa nchi kwa ujumla yanategemea mienendo ya bei ya mafuta. Kuongezeka kwa bei ya petroli husababisha kuongezeka kwa bei ya bidhaa za viwandani, na kusababisha kuongezeka kwa gharama ya mfumuko wa bei katika uchumi na kupungua kwa faida ya viwanda vinavyotumia nishati. Gharama ya bidhaa za petroli ni mojawapo ya vipengele vya bei za bidhaa za walaji, na gharama za usafiri huathiri muundo wa bei ya bidhaa na huduma zote za matumizi bila ubaguzi.
Ya umuhimu mkubwa ni suala la gharama ya petroli katika uchumi unaoendelea wa Kiukreni, ambapo mabadiliko yoyote ya bei husababisha athari ya haraka katika sekta zake zote. Walakini, ushawishi wa sababu hii sio tu kwa nyanja ya kiuchumi; matokeo ya mabadiliko yake yanaweza pia kujumuisha mengi ya kisiasa na. michakato ya kijamii.
Hivyo, utafiti na utabiri wa mienendo kiashiria hiki inachukua umuhimu maalum.
Madhumuni ya kazi hii ni kutabiri bei ya mafuta kwa siku za usoni.
1. Maelezo ya eneo la somo na taarifa ya tatizo la utafiti
Soko la petroli la Kiukreni haliwezi kuitwa mara kwa mara au kutabirika. Na kuna sababu nyingi za hii, kuanzia na ukweli kwamba malighafi kwa ajili ya uzalishaji wa mafuta ni mafuta, bei na kiasi cha uzalishaji ambayo imedhamiriwa si tu na usambazaji na mahitaji katika soko la ndani na nje, lakini pia kwa. sera ya serikali, pamoja na mikataba maalum ya makampuni ya viwanda. Katika hali uraibu wenye nguvu Uchumi wa Kiukreni unategemea mauzo ya nje ya chuma na kemikali, na bei za bidhaa hizi zinabadilika kila wakati. Na kuzungumza juu ya bei ya petroli, mtu hawezi kushindwa kutambua mwenendo wao wa juu. Licha ya sera ya serikali ya vikwazo, ukuaji ndio ambao watumiaji wengi wamezoea. Bei ya mafuta ya petroli katika Ukraine leo mabadiliko ya kila siku. Hasa hutegemea bei ya mafuta kwenye soko la dunia ($/barrel) na kiwango cha mzigo wa kodi.
Utafiti wa bei ya petroli ni muhimu sana kwa wakati huu, kwani bei za bidhaa na huduma zingine hutegemea bei hizi.
Karatasi hii itachunguza utegemezi wa bei ya petroli kwa wakati na mambo kama vile:
ü bei ya mafuta, dola ya Marekani kwa pipa
ü kiwango rasmi dola (NBU), hryvnia kwa dola ya Marekani
ü index bei ya watumiaji
Bei ya petroli, ambayo ni bidhaa ya kusafisha mafuta ya petroli, inahusiana moja kwa moja na bei ya iliyoainishwa. maliasili na kiasi cha uzalishaji wake. Kiwango cha ubadilishaji wa dola kina athari kubwa kwa uchumi mzima wa Kiukreni, haswa katika uundaji wa bei katika masoko yake ya ndani. Uunganisho wa moja kwa moja wa parameter hii na bei ya petroli moja kwa moja inategemea kiwango cha ubadilishaji wa dola za Marekani. CPI inaakisi mabadiliko ya jumla bei ndani ya nchi, na kwa kuwa imethibitishwa kiuchumi kuwa mabadiliko ya bei ya baadhi ya bidhaa katika hali nyingi (katika hali ya ushindani wa bure) husababisha kuongezeka kwa bei za bidhaa zingine, ni busara kudhani kuwa mabadiliko ya bei. ya bidhaa nchini kote huathiri kiashiria kilichosomwa katika kazi.
Maelezo ya kutumika vifaa vya hisabati wakati wa kufanya mahesabu
Uchambuzi wa kurudi nyuma
Uchambuzi wa urejeshi ni njia ya kuiga data iliyopimwa na kusoma mali zao. Data ina jozi za maadili ya kutofautisha tegemezi (utofauti wa majibu) na tofauti huru (tofauti ya maelezo). Mfano wa urejeshaji<#"19" src="doc_zip1.jpg" />. Uchanganuzi wa urejeshi ni utafutaji wa chaguo za kukokotoa zinazoelezea utegemezi huu. Urejeshaji unaweza kuwasilishwa kama jumla ya sehemu zisizo za nasibu na nasibu. iko wapi chaguo za kukokotoa, na ni kibadilishio cha nasibu chenye thamani sifuri inayotarajiwa. Dhana kuhusu asili ya usambazaji wa kiasi hiki inaitwa hypothesis ya kizazi cha data<#"8" src="doc_zip6.jpg" />ina usambazaji wa Gaussian<#"20" src="doc_zip7.jpg" />.
Shida ya kupata mfano wa rejista ya anuwai kadhaa za bure hutolewa kwa njia ifuatayo. Seti ya sampuli<#"24" src="doc_zip8.jpg" />maadili ya anuwai ya bure na seti ya maadili yanayolingana ya tofauti tegemezi. Seti hizi zinaonyeshwa kama seti ya data ya awali.
Mfano wa urejeshaji umebainishwa - familia ya parametric ya kazi kulingana na vigezo na vigezo vya bure. Unahitaji kupata vigezo vinavyowezekana zaidi:
Kazi ya uwezekano inategemea nadharia ya kizazi cha data na inatolewa na uelekezaji wa Bayesian<#"justify">Njia angalau mraba
Njia ya miraba ndogo zaidi ni njia ya kupata vigezo bora zaidi vya urejeshaji mstari ili kwamba jumla ya makosa ya mraba (mabaki ya rejista) ni ndogo. Njia hiyo inajumuisha kupunguza umbali wa Euclidean kati ya vekta mbili - vekta ya maadili yaliyojengwa upya ya kutofautisha tegemezi na vekta ya maadili halisi ya kutofautisha tegemezi.
Kazi ya njia ndogo zaidi ya mraba ni kuchagua vekta ambayo hupunguza kosa. Hitilafu hii ni umbali kutoka kwa vekta hadi vekta. Vekta iko katika nafasi ya nguzo za matrix, kwa kuwa kuna mchanganyiko wa mstari wa safu za matrix hii na coefficients. Kupata suluhu kwa kutumia njia ya miraba ndogo ni sawa na tatizo la kutafuta sehemu ambayo iko karibu na iko kwenye nafasi ya nguzo za matrix.
Kwa hivyo, vekta lazima iwe makadirio kwenye nafasi ya safu na vekta iliyobaki lazima iwe ya orthogonal kwa nafasi hii. Orthogonality ni kwamba kila vekta kwenye nafasi ya safu ni mchanganyiko wa safu wima zilizo na mgawo fulani, ambayo ni, ni vekta. Kwa kila mtu aliye angani, vekta hizi lazima ziwe za kawaida kwa mabaki:
Kwa kuwa usawa huu lazima uwe kweli kwa vekta ya kiholela, basi
Suluhisho la angalau miraba kwa mfumo usiolingana unaojumuisha milinganyo na isiyojulikana ni mlinganyo
ambayo inaitwa equation ya kawaida. Ikiwa nguzo za matrix zinajitegemea kwa mstari, basi matrix haiwezi kubadilika na uamuzi pekee
Makadirio ya vekta kwenye nafasi ya safu wima ya matrix ina fomu
Matrix inaitwa matrix ya makadirio ya vekta kwenye nafasi ya safu wima za matrix. Matrix hii ina sifa kuu mbili: haina uwezo na ulinganifu. Mazungumzo pia ni kweli: matrix ambayo ina sifa hizi mbili ni matriki ya makadirio kwenye nafasi yake ya safu.
Wacha tuwe na data ya takwimu kuhusu parameta y kulingana na x. Tunawasilisha data hizi katika fomu
xx1 X2 …..Xi…..Xny *y 1*y 2*......y mimi* .....y n *
Njia ya miraba ndogo zaidi inaruhusu, kwa aina fulani ya utegemezi y= ?(x) chagua vigezo vyake vya nambari ili curve y= ?(x) njia bora imeonyeshwa data ya majaribio kulingana na kigezo fulani. Wacha tuchunguze kuhesabiwa haki kutoka kwa mtazamo wa nadharia ya uwezekano kwa uamuzi wa kihesabu wa vigezo vilivyojumuishwa katika ? (x).
Wacha tuchukue kuwa utegemezi wa kweli wa y kwa x unaonyeshwa haswa na fomula y= ?(x). Vipengele vya majaribio vilivyowasilishwa katika Jedwali 2 vinapotoka kwenye utegemezi huu kutokana na makosa ya kipimo. Makosa ya kipimo hutii sheria ya kawaida kulingana na nadharia ya Lyapunov. Fikiria baadhi ya thamani ya hoja x i . Matokeo ya jaribio ni mabadiliko ya nasibu y i , kusambazwa kwa mujibu wa sheria ya kawaida na matarajio ya hisabati ?(x i ) na kwa kupotoka kwa kawaida ?i , inayoashiria hitilafu ya kipimo. Acha usahihi wa kipimo katika sehemu zote x=(x 1, X 2,…, X n ) ni sawa, i.e. ?1=?2=…=?n =?. Kisha sheria ya kawaida usambazaji Yi ina fomu:
Kama matokeo ya msururu wa vipimo, tukio lifuatalo lilitokea: viambishi vya nasibu (y 1*,y 2*, ..., yn *).
Maelezo ya bidhaa iliyochaguliwa ya programu
Mathcad ni mfumo wa aljebra wa kompyuta kutoka kwa darasa la mifumo ya kubuni inayosaidiwa na kompyuta<#"justify">4. Sehemu ya vitendo
Madhumuni ya utafiti ni kutabiri bei ya petroli. Taarifa ya awali ni mfululizo wa muda wenye mwelekeo wa wiki 36 - kuanzia Mei 2012 hadi Desemba 2012.
Data ya takwimu (wiki 36) inawasilishwa katika matrix Y. Kisha, tutaunda matrix H, ambayo itahitajika kupata vekta A.
Wacha tuwasilishe data ya awali na maadili yaliyohesabiwa kwa kutumia mfano:
Ili kutathmini ubora wa mfano, tunatumia mgawo wa uamuzi.
Kwanza, wacha tupate thamani ya wastani ya Xs:
Sehemu ya tofauti ambayo inatokana na kurudi nyuma kwa tofauti ya jumla ya kiashiria cha Y ina sifa ya mgawo wa uamuzi R2.
Mgawo wa uamuzi huchukua maadili kutoka -1 hadi +1. Kadiri thamani yake ya mgawo katika thamani kamili inavyokaribia 1, ndivyo muunganisho wa karibu kati ya sifa madhubuti ya Y na vipengele vilivyochunguzwa vya X.
Thamani ya mgawo wa uamuzi hutumika kama kigezo muhimu cha kutathmini ubora wa miundo ya mstari na isiyo ya mstari. Uwiano mkubwa wa tofauti zilizoelezewa, ndivyo zaidi jukumu kidogo mambo mengine, ambayo inamaanisha kuwa muundo wa urejeshaji unakadiria data asilia na muundo kama huo wa urekebishaji unaweza kutumika kutabiri maadili ya kiashirio cha utendakazi. Tulipata mgawo wa uamuzi R2 = 0.78, kwa hiyo, usawa wa regression unaelezea 78% ya kutofautiana kwa sifa inayosababisha, na mambo mengine yanajumuisha 22% ya tofauti yake (yaani, kutofautiana kwa mabaki).
Kwa hiyo, tunahitimisha kuwa mfano huo ni wa kutosha.
Kulingana na data iliyopatikana, inawezekana kufanya utabiri wa bei ya mafuta kwa wiki ya 37 ya 2013. Njia ya kuhesabu ni kama ifuatavyo:
Utabiri uliohesabiwa kwa kutumia mtindo huu: bei ya petroli ni 10.434 UAH.
Hitimisho
Karatasi hii ilionyesha uwezekano wa kufanya uchambuzi wa regression kutabiri bei ya petroli kwa vipindi vijavyo. Kusudi kazi ya kozi walikuwa wakiunganisha maarifa katika kozi ya "Mbinu za Hisabati za utafiti wa utendakazi" na kupata ujuzi katika ukuzaji wa programu ambayo inaruhusu utafiti wa shughuli za kiotomatiki katika eneo fulani la somo.
Utabiri kuhusu bei ya baadaye ya petroli ni, bila shaka, sio wazi, ambayo ni kutokana na upekee wa data ya awali na mifano iliyoendelea. Hata hivyo, kwa kuzingatia taarifa zilizopokelewa, ni busara kudhani kuwa bei ya petroli, bila shaka, haitapungua katika siku za usoni, lakini, uwezekano mkubwa, itabaki katika kiwango sawa au itakua kidogo. Bila shaka, mambo yanayohusiana na matarajio ya watumiaji, sera za ushuru wa forodha na mambo mengine mengi hayazingatiwi hapa, lakini ningependa kutambua kwamba kwa kiasi kikubwa zinazozimika pande zote . Na ni jambo la busara kutambua kwamba kupanda kwa kasi kwa bei ya petroli kwa sasa kunatia shaka sana, ambayo ni, kwanza kabisa, kutokana na sera inayofuatwa na serikali.
Bibliografia
1.Byul A., Zöfel P. SPSS: sanaa ya usindikaji wa habari. Uchambuzi wa data ya takwimu na urejesho wa mifumo iliyofichwa - St Petersburg: DiaSoftYUP LLC, 2001. - 608 p.
2. Rasilimali za mtandao http://www.ukrstat.gov.ua/
3. Rasilimali za mtandao http://index.minfin.com.ua/
Rasilimali za mtandao http://fx-commodities.ru/category/oil/
Mafunzo
Je, unahitaji usaidizi wa kusoma mada?
Wataalamu wetu watakushauri au kutoa huduma za mafunzo juu ya mada zinazokuvutia.
Peana maombi yako ikionyesha mada hivi sasa ili kujua juu ya uwezekano wa kupata mashauriano.